美国20世纪最重要的实用主义哲学家约翰·杜威提出一个学习方法，叫做：Learning By Doing，在实践中精进。胡适、陶行知、张伯苓、蒋梦麟等都曾是他的学生，杜威的哲学也影响了蔡元培、晏阳初等人。实验楼以此理念为核心，设计了许多的学习项目，通过动手实践来攻克知识难点，并且比看书看视频更加具有趣味性；希望大家可以试一试。Python 破解验证码 通过一个简单的例子来实现破解验证码。从中我们可以
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2024-09-01 17:07:52
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab,os
from pandas import DataFrame, Series
from keras import models, layers, optimizers, losses, metrics
from keras.uti
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2023-11-27 02:08:24
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首先是要结构化思维，才谈得上有逻辑清晰的形象化表达。当我们的技能和经验朝方法论和模式转化的时候，更多的是一种归纳的过程，但是我们归纳的方法论向他人传递的时候，则更多的需要的是演绎的过程。 所以第一步，请开动你的脑子，找一个本子，每天总结今天做过的事情，需长此以往； 你需要通过不断的，不同场景下的实践来进行自
ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架，该框架支持增量引入词汇（lexical）、语法 （syntactic） 、语义（semantic）等3个层次的自定义预训练任务，能够全面捕捉训练语料中的词法、语法、语义等潜在信息。ERNIE2.0实现了在中英文16个任务上的最优效果，具体效果见下方列表。一、ERNIE2.0中文效果验证我们在 9 个任务上验证 ERNIE 2.0 中文模型的效果。这些任务
1、数据收集(大量的语料、数据集)足够的高质量数据来训练模型，确保数据集的多样性和代表性，以便模型能够学习到广泛的模式和特征。2、数据预处理对数据进行预处理和清洗。这可能包括文本分词、标准化、去除噪声、数据平衡等步骤，以确保数据的一致性和质量。3、构建模型架构选择适合的模型架构、对于底座大模型，考虑使用Transformer的架构，这种架构在自然语言处理任务中表现出色。还可以根据需要对模型进行修改
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2024-03-04 06:48:27
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# 如何使用 Python 训练自己的 OCR 模型
在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 训练自己的光学字符识别（OCR）模型。OCR 是一个广泛应用于各种场景的技术，如数字化文档或自动票据处理。本文将从整体流程开始，接着深入探讨每一个步骤所需的具体操作和相关代码示例。
## 整体流程
在开始之前，我们梳理一下训练一个 OCR 模型的整体流程。可以参考下面的表格：
| 步骤
# 使用 TensorFlow 训练自己的模型
在数据科学和机器学习的领域，使用 TensorFlow 训练自己的模型是一个常见的需求。下面将介绍整个流程，包括数据准备、模型搭建、训练与评估等步骤。
## 整体流程
以下是整个训练流程的简单概述：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | -------------------
## ESRGAN：用Python训练自己的模型
Adapter（在前面添加训练参数）Prefix-tuning（在中间添加训练参数）Prompt tuningPEFTPEFT 使用PeftConfigPeftModel保存和加载模型 微调方法现流行的微调方法有：Lora,prompt,p-tunning v1,p-tunning v2,prefix，adapter等等，下面抱着学习的心态进行宏观层
迁移学习：物体识别模型可能含有数百万个参数，将耗费几周的时间去完全训练。因此我们采用迁移学习的方法，在已经训练好的模型（基于ImageNet）上调整部分参数（Inception_V3），实现自己数据集的分类。3种方法：方法1：无到有（从头开始训练）：自己准备好的数据，拿一个别的模型（inception模型），利用最最初始的参数重新开始训练一个属于自己数据集的模型【更改整个网络的参数】）方法2：改变
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2024-01-07 21:04:01
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大家好，小编来为大家解答以下问题，python训练好的模型保存py后调用，python训练模型后怎么投入应用，今天让我们一起来看看吧！Source code download: 本文相关源码 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor
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2024-06-18 14:19:59
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在之前的博客人脸识别之一数据收集和预处理之中，已经下载了ORL人脸数据库，并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取，最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。一、csv文件的生成当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取人脸和人脸对应的标签。直接在数据库中读取显然是低效的。所以我们用csv文
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2024-01-12 11:03:32
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前言明喻是人们日常生活中一类常见的表述形式，解释明喻可以帮助机器更好地理解自然语言。因此，明喻解释(SimileInterpretation)是自然语言处理领域中一个重要的研究问题。如今，大规模预训练语言模型(Pre-trainedLanguage Models , PLMs)在各类自然语言处理任务上得到突出的表现效果。那预训练语言模型是否能像人一样解释明喻呢?本文介绍了复旦大学知识工场实验室的最
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2024-04-29 09:28:43
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# Python训练语言模型入门指南
语言模型在自然语言处理（NLP）中扮演着重要的角色，它们用于理解和生成文本。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 训练一个简单的语言模型，并且提供代码示例以便你更好地理解整个过程。
## 什么是语言模型？
语言模型是一种概率模型，它用于预测句子中下一个词的概率。简单来说，给定一个词序列，模型会根据已经给定的词来预测下一个可能出现的词。**现代语
原创
2024-10-21 05:59:33
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# Python 怎么开始训练自己的模型
在数据科学和机器学习领域，训练一个自己的模型是极其重要的技能。无论是进行图像分类、自然语言处理，还是预测分析，合适的模型训练流程都能显著提高模型的精确度和实用性。在这篇文章中，我们将采用 Python，围绕一个具体的问题——预测房价，来指导你如何开始训练自己的模型。
## 步骤概览
在本文中，我们将在以下几个步骤中进行模型训练：
1. 数据收集
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